최근 인공지능이 재생에너지 분야에서도 핵심기술로 떠오르고 있다. 지난해 말 국제에너지기구(IEA, International Energy Agency)의 보고서에 따르면 태양광, 풍력 등 가변적 재생에너지의 리스크를 지적하면서, AI와 머신러닝의 빠른 진보는 방대한 양의 데이터와 실시간 데이터를 사용하여 운영 효율성을 향상시킴으로써 에너지 사용량을 10 %까지 줄일 수 있다며, 이는 에너지 시스템 전반에 걸쳐 새로운 응용 프로그램 및 비즈니스 모델을 가능하게 한다고 전망했다.

AI는 태양광, 풍력 발전량 및 전력 수요를 정확하게 예측하고, 화석연료 발전량을 조절하며, 스마트그리드를 통해 효과적인 전력 저장·전송을 가능하게 하는 등 재생에너지 분야 전반에 걸쳐 혁신을 이루고 있다. 대표적으로 구글은 전 세계의 풍력 및 태양광 프로젝트를 통해 오는 2025년까지 재생에너지를 3 배로 늘리겠다는 목표와 함께 딥마인드(Google Deepmind)는 머신러닝으로 구글 데이터 센터의 전력 제어에 AI 기술을 적용해 각종 센서에서 수집한 온도, 펌프 속도, 소비전력 데이터 등을 학습시켜 냉각 전력 40%, 전체 전력 15%를 감축했으며, 현재 영국 전력회사와 협력하여 추가 설비 없이 수요·공급 최적화를 통해 영국 전체 전력 비용을 10%까지 감축하는 프로젝트를 진행 중이다.

IBM 연구소는 2013년 미국 에너지부의 지원을 받아 왓슨(Watson)을 재생에너지 분야에 적용하는 연구를 시작했으며, 지난 2015년에는 20억 달러에 기상정보업체 웨더컴퍼니를 인수하고 현재 왓슨은 기상 데이터를 매 15분마다 22억개의 예측과 162개의 날씨모델에 접근해 데이터를 추출, 다양한 예측 모델을 결합하여 15분에서 30일 후의 일사량, 풍속, 온도 등 다양한 재생에너지원을 예측하고 있다.

GE는 풍력 발전기의 터빈 제어, 석탄 발전소의 보일러 제어 등에 산업인터넷 플랫폼 프레딕스(Predix)와 AI를 적용하여 발전 효율은 높이고, 공해 물질은 감축시키고 전력망에도 기술을 적용, 전체 효율을 높여 세계적으로 2천억 달러에 이르는 비용을 절감할 것으로 예상하고있으며, 특히 GE의 머신러닝 기반 디지털 트윈(Digital Twin)은 지속적으로 실제와 가상의 센서를 통해 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 기계의 성능과 운영에 대한 통찰을 얻을 수 있다. 이밖에 지멘스를 비롯한 미국, 유럽 등의 회사·기관에서 AI를 융합한 재생에너지 기술에 연구 및 개발에 박차를 가하고 있다.

국내에서는 KT MEG 관제센터는 AI 기반 분석엔진 이브레인(e-Brain) 기반인 스마트플랫폼으로 2만6000여 사이트를 연계, 1만1000여 곳의 에너지 생산·소비·거래 상황을 실시간 관제하며, 고객의 에너지 소비·생산을 실시간 분석·예측하고 있으며, 청정에너지로의 전환과 미래신산업 육성정책에 따라 한전과 함께 글로벌 진출 등을 모색하고 있다. 세계 5위의 태양광 모듈 생산기업인 한화큐셀은 재생에너지에 AI 특허 기술과 특히 진천 공장은 생산관리에 AI를 적용하고 있으며, 삼성전자는 전체 AI 분야 주요국 특허출원 건수에서 2위를 차지하는 등 재생에너지와 AI융합에 따른 성장잠재력은 보유하고 있다.

관련 특허출원도 대폭 증가 했다. 특허청(청장 성윤모)에 따르면, 국내 인공지능을 융합한 재생에너지 관련 특허출원은 ‘06년부터 ’17년까지 총 253건이 출원 됐는데, ‘06~’12년 연평균 11건 수준이었으나, 이후 꾸준히 증가하여 ’16년 40건, ’17년 47건에 달하는 것으로 파악됐다.

출원인별로는, 삼성전자(20건), 한국전력공사(15건)의 출원이 두드러졌으며, 독일 지멘스(6건), 에너지기술연구원, 한국전자통신연구원, 케이디파워(이상 5건) 순으로 많은 출원을 했고, 기타 중소기업들(전체 75건)의 출원도 활발한 것으로 나타났다. 기술별로는, 발전소, 전력계통 전반의 상태 진단(98건), 수요 예측 및 관리(58건), 발전장치 제어(41건) 등에 출원이 집중됐고, 전력망 제어(26건), 발전량 예측(23건), 배터리 충방전 제어(7건) 관련 출원은 다소 적었다.

한편 정부에서 2030년까지 재생에너지 발전비중을 20%까지 높이기로 계획한 만큼, 향후 국내 재생에너지 시장은 더욱 커질 것으로 전망된다. 이러한 재생에너지 확대가 화석연료 감축, 전력 비용 감소 등의 실질적 효과로 이어지기 위해서는, 인공지능을 융합한 기술과 관련 특허를 적극적으로 확보하여 재생에너지 분야의 효율성을 높여야 한다.